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Study on data association algorithm of multi-passive-sensor location system 被引量:3
1
作者 周莉 何友 张维华 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2005年第3期489-493,共5页
Aiming at three-passive-sensor location system, a generalized 3-dimension (3-D) assignment model is constructed based on property information, and a multi-target programming model is proposed based on direction-find... Aiming at three-passive-sensor location system, a generalized 3-dimension (3-D) assignment model is constructed based on property information, and a multi-target programming model is proposed based on direction-finding and property fusion information. The multi-target programming model is transformed into a single target programming problem to resolve, and its data association result is compared with the results which are solved by using one kind of information only. Simulation experiments show the effectiveness of the multi-target programming algorithm with higher data association accuracy and less calculation. 展开更多
关键词 data association algorithm multi-target programming model joint information cost matrix.
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Study on the Hungarian algorithm for the maximum likelihood data association problem 被引量:5
2
作者 Wang Jianguo He Peikun Cao Wei 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2007年第1期27-32,共6页
A specialized Hungarian algorithm was developed here for the maximum likelihood data association problem with two implementation versions due to presence of false alarms and missed detections. The maximum likelihood d... A specialized Hungarian algorithm was developed here for the maximum likelihood data association problem with two implementation versions due to presence of false alarms and missed detections. The maximum likelihood data association problem is formulated as a bipartite weighted matching problem. Its duality and the optimality conditions are given. The Hungarian algorithm with its computational steps, data structure and computational complexity is presented. The two implementation versions, Hungarian forest (HF) algorithm and Hungarian tree (HT) algorithm, and their combination with the naYve auction initialization are discussed. The computational results show that HT algorithm is slightly faster than HF algorithm and they are both superior to the classic Munkres algorithm. 展开更多
关键词 TRACKING data association Linear programming Hungarian algorithm
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Research on Data Routing Model Based on Ant Colony Algorithms 被引量:1
3
作者 龚跃 吴航 +2 位作者 鲍杰 王君军 张艳秋 《Defence Technology(防务技术)》 SCIE EI CAS 2010年第4期269-272,共4页
Improved traditional ant colony algorithms,a data routing model used to the data remote exchange on WAN was presented.In the model,random heuristic factors were introduced to realize multi-path search.The updating mod... Improved traditional ant colony algorithms,a data routing model used to the data remote exchange on WAN was presented.In the model,random heuristic factors were introduced to realize multi-path search.The updating model of pheromone could adjust the pheromone concentration on the optimal path according to path load dynamically to make the system keep load balance.The simulation results show that the improved model has a higher performance on convergence and load balance. 展开更多
关键词 computer software data transmission ant colony algorithm routing model
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Optimal Tracking Control for a Class of Unknown Discrete-time Systems with Actuator Saturation via Data-based ADP Algorithm 被引量:4
4
作者 SONG Rui-Zhuo XIAO Wen-Dong SUN Chang-Yin 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第9期1413-1420,共8页
为有致动器浸透和未知动力学的分离时间的系统的一个班的一个新奇最佳的追踪控制方法在这份报纸被建议。计划基于反复的适应动态编程(自动数据处理) 算法。以便实现控制计划,一个 data-based 标识符首先为未知系统动力学被构造。由介绍... 为有致动器浸透和未知动力学的分离时间的系统的一个班的一个新奇最佳的追踪控制方法在这份报纸被建议。计划基于反复的适应动态编程(自动数据处理) 算法。以便实现控制计划,一个 data-based 标识符首先为未知系统动力学被构造。由介绍 M 网络,稳定的控制的明确的公式被完成。以便消除致动器浸透的效果, nonquadratic 表演功能被介绍,然后一个反复的自动数据处理算法被建立与集中分析完成最佳的追踪控制解决方案。为实现最佳的控制方法,神经网络被用来建立 data-based 标识符,计算性能索引功能,近似最佳的控制政策并且分别地解决稳定的控制。模拟例子被提供验证介绍最佳的追踪的控制计划的有效性。 展开更多
关键词 最优跟踪控制 离散时间系统 饱和执行器 DP算法 控制方案 神经网络 性能指标 系统动力学
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Using Data Mining to Find Patterns in Ant Colony Algorithm Solutions to the Travelling Salesman Problem
5
作者 阎世梁 王银玲 《现代电子技术》 2007年第5期117-119,共3页
Travelling Salesman Problem(TSP) is a classical optimization problem and it is one of a class of NP-Problem.The purposes of this work is to apply data mining methodologies to explore the patterns in data generated by ... Travelling Salesman Problem(TSP) is a classical optimization problem and it is one of a class of NP-Problem.The purposes of this work is to apply data mining methodologies to explore the patterns in data generated by an Ant Colony Algorithm(ACA) performing a searching operation and to develop a rule set searcher which approximates the ACA′s searcher.An attribute-oriented induction methodology was used to explore the relationship between an operations′ sequence and its attributes and a set of rules has been developed.At the end of this paper,the experimental results have shown that the proposed approach has good performance with respect to the quality of solution and the speed of computation. 展开更多
关键词 数据挖掘 数据管理系统 数据库 数据分析
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New multi-layer data correlation algorithm for multi-passive-sensor location system 被引量:1
6
作者 Zhou Li Li Lingyun He You 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2007年第4期667-672,共6页
Under the scenario of dense targets in clutter, a multi-layer optimal data correlation algorithm is proposed. This algorithm eliminates a large number of false location points from the assignment process by rough corr... Under the scenario of dense targets in clutter, a multi-layer optimal data correlation algorithm is proposed. This algorithm eliminates a large number of false location points from the assignment process by rough correlations before we calculate the correlation cost, so it avoids the operations for the target state estimate and the calculation of the correlation cost for the false correlation sets. In the meantime, with the elimination of these points in the rough correlation, the disturbance from the false correlations in the assignment process is decreased, so the data correlation accuracy is improved correspondingly. Complexity analyses of the new multi-layer optimal algorithm and the traditional optimal assignment algorithm are given. Simulation results show that the new algorithm is feasible and effective. 展开更多
关键词 multi-passive-sensor data correlation multi-layer correlation algorithm location system correlation cost
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人工智能大模型的法律风险与制度应对 被引量:2
7
作者 解永照 《齐鲁学刊》 北大核心 2025年第4期100-110,共11页
人工智能大模型凭借强大算力、先进算法和海量数据展现出优秀的内容生成能力,但是当算法或数据等出现问题时,可能引发数据、算法、生成内容与法律责任等方面的潜在法律风险。人工智能大模型技术的健康发展,离不开法律制度的规范与保障... 人工智能大模型凭借强大算力、先进算法和海量数据展现出优秀的内容生成能力,但是当算法或数据等出现问题时,可能引发数据、算法、生成内容与法律责任等方面的潜在法律风险。人工智能大模型技术的健康发展,离不开法律制度的规范与保障。为有效应对上述风险,需要完善数据安全治理模式,确保数据收集、使用安全、合法;构建全生命周期算法监管框架,消除算法歧视与黑箱;建立生成内容审核机制,保证生成内容符合法律与道德标准;创新法律责任承担方式,确保损害赔偿的公正、及时、有效。 展开更多
关键词 人工智能大模型 数据 算法 法律责任
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数据+算法+算力的人工智能新质生产力时序变化与空间格局 被引量:3
8
作者 任保平 迟璐婕 《厦门大学学报(哲学社会科学版)》 北大核心 2025年第3期26-39,共14页
人工智能新质生产力是新质生产力的重要组成部分,是在新一轮科技革命与产业革命背景下数据、算法、算力协同作用引致的生产力新质态。从数据、算法、算力三个层面解构人工智能新质生产力的内涵并构建指标体系,运用上市公司文本数据测算... 人工智能新质生产力是新质生产力的重要组成部分,是在新一轮科技革命与产业革命背景下数据、算法、算力协同作用引致的生产力新质态。从数据、算法、算力三个层面解构人工智能新质生产力的内涵并构建指标体系,运用上市公司文本数据测算分析其时序变化与空间格局,结果表明,我国人工智能新质生产力水平发展较快,各区域人工智能新质生产力的发展已由速度型增长转向质量型增长。为全面促进人工智能新质生产力的形成与发展,要给予锻造数据要素长板、补齐算力设施短板、培育算法产业新板的发展选择,因地制宜发展人工智能新质生产力,重塑我国经济空间新格局。 展开更多
关键词 人工智能新质生产力 数据+算法+算力 算力设施 算法产业 经济空间新格局
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基于Gossip协议的高效集群数据同步方案 被引量:1
9
作者 张宏海 崔斌豪 +3 位作者 李一鸣 田丰 贾永强 肖傲三 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第5期1629-1636,共8页
随着民航客票运价搜索系统业务的快速发展,系统集群内部网络流量规模不断增长。为了在高负载网络流量场景下,实现集群内部数据同步,提出基于Gossip协议的集群数据同步方案。所提方案从网络协议的传输层和应用层着手设计,在传输层使用用... 随着民航客票运价搜索系统业务的快速发展,系统集群内部网络流量规模不断增长。为了在高负载网络流量场景下,实现集群内部数据同步,提出基于Gossip协议的集群数据同步方案。所提方案从网络协议的传输层和应用层着手设计,在传输层使用用户数据报协议(UDP)来减少集群中节点间的连接数量和交互次数,从而实现数据在网络传输过程中的低流量、低耗时。在应用层使用Gossip传播协议来实现数据的最终一致性,保证数据传输的可靠性。通过传输层UDP传输协议和应用层Gossip传播协议相结合,保证了集群监控过程中数据同步的高效性和可靠性。 展开更多
关键词 GOSSIP协议 数据同步 一致性算法 高性能集群 去中心化
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基于机器学习的煤系地层TBM掘进巷道围岩强度预测 被引量:3
10
作者 丁自伟 高成登 +6 位作者 景博宇 黄兴 刘滨 胡阳 桑昊旻 徐彬 秦立学 《西安科技大学学报》 北大核心 2025年第1期49-60,共12页
为研究全断面掘进机(TBM)掘进参数与煤系地层岩体力学参数之间的互馈关系,准确、实时预测巷道围岩强度特征,基于TBM掘进过程中的现场监测,通过岩-机互馈关系分析,确定模型的输入特征参数,并建立了对应的数据库;将梯度提升决策树(GBDT)... 为研究全断面掘进机(TBM)掘进参数与煤系地层岩体力学参数之间的互馈关系,准确、实时预测巷道围岩强度特征,基于TBM掘进过程中的现场监测,通过岩-机互馈关系分析,确定模型的输入特征参数,并建立了对应的数据库;将梯度提升决策树(GBDT)、随机森林(RF)、支持向量回归(SVR)3种机器学习算法作为基学习器,线性回归(LR)算法作为元学习器,提出了一种基于Stacking集成算法的预测模型,并对比分析了Stacking集成算法与单一机器学习算法模型的预测性能。结果表明:二值判别与箱线图可有效对原始数据进行预处理;模型的主要输入特征参数为刀盘推力F、刀盘扭矩T、贯入度FPI、刀盘转速RPM、刀盘振动加速度A;Stacking模型在测试集上的拟合优度可达0.976,而均方误差、平均绝对误差、平均绝对百分误差分别仅有0.031,0.148和0.092,与其他3种模型相比,其拟合优度最高,误差指标数值最小,集成模型具有更高的预测精度,能够有效地预测煤矿TBM掘进巷道围岩点荷载强度。研究验证了Stacking模型的准确性,可为煤矿TBM掘进参数控制和巷道支护参数调整提供科学的参考依据。 展开更多
关键词 煤矿全断面掘进机 TBM掘进参数 Stacking集成算法 数据预处理 围岩强度预测
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基于同源录波数据比对的继电保护采样回路异常检测方法 被引量:3
11
作者 戴志辉 张富泽 韩笑 《电力系统保护与控制》 北大核心 2025年第1期147-159,共13页
处于改建阶段的智能变电站采样模式复杂,继电保护装置难以发现采样回路轻微异常,导致回路隐患暴露时间严重滞后。针对上述问题,分析改建时期智能变电站的采样模式和二次设备配置情况,提出基于同源录波数据比对的继电保护采样回路异常检... 处于改建阶段的智能变电站采样模式复杂,继电保护装置难以发现采样回路轻微异常,导致回路隐患暴露时间严重滞后。针对上述问题,分析改建时期智能变电站的采样模式和二次设备配置情况,提出基于同源录波数据比对的继电保护采样回路异常检测方法。首先,利用双向编码器表征(bidirectional encoder representations from transformers,BERT)语言模型与余弦相似度算法,实现同源录波数据的通道匹配。然后,利用重采样技术和曼哈顿距离完成波形的采样频率统一与时域对齐。最后,基于动态时间规整(dynamic time warping,DTW)算法提出改进算法,并结合采样点偏移量共同设置采样回路的异常判据。算例分析表明,该方法可以完成录波数据的同源通道匹配,实现波形的一致性对齐,并且相比于传统DTW算法,改进DTW算法对异常状态识别的灵敏性和准确性更高。根据异常判据能够有效检测继电保护采样回路的异常状态,确保了智能变电站的安全可靠运行。 展开更多
关键词 继电保护装置 采样回路 异常检测 改进DTW算法 录波数据
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A Hybrid Algorithm for Satellite Data Transmission Schedule Based on Genetic Algorithm
12
作者 李云峰 武小悦 《Defence Technology(防务技术)》 SCIE EI CAS 2008年第3期203-208,共6页
A hybrid scheduling algorithm based on genetic algorithm is proposed in this paper for reconnaissance satellite data transmission.At first,based on description of satellite data transmission request,satellite data tra... A hybrid scheduling algorithm based on genetic algorithm is proposed in this paper for reconnaissance satellite data transmission.At first,based on description of satellite data transmission request,satellite data transmission task model and satellite data transmission scheduling problem model are established.Secondly,the conflicts in scheduling are discussed.According to the meaning of possible conflict,the method to divide possible conflict task set is given.Thirdly,a hybrid algorithm which consists of genetic algorithm and heuristic information is presented.The heuristic information comes from two concepts,conflict degree and conflict number.Finally,an example shows the algorithm's feasibility and performance better than other traditional 展开更多
关键词 航天系统 人工智能理论 勘测技术 遗传算法
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基于高速公路交易数据的出行模式分析与差异化收费策略
13
作者 吕能超 董新雨 +3 位作者 罗如意 曾岳凯 徐达 周新聪 《中山大学学报(自然科学版)(中英文)》 北大核心 2025年第3期129-138,共10页
基于高速公路交易数据,选取10项表征用户个体特征和出行时空特征的指标构建用户特征模型。采用K-means、模糊C-means以及自组织映射算法对用户特征进行分类,并应用于某路段的ETC数据。研究结果表明,相比于K-means和模糊C-means,SOM模型... 基于高速公路交易数据,选取10项表征用户个体特征和出行时空特征的指标构建用户特征模型。采用K-means、模糊C-means以及自组织映射算法对用户特征进行分类,并应用于某路段的ETC数据。研究结果表明,相比于K-means和模糊C-means,SOM模型在用户出行模式分类上具有更优效果;将高速公路出行用户划分为六类具有合理性。基于分类结果,针对性提出了个性化差异收费策略,并通过数值仿真验证了策略的合理性。 展开更多
关键词 ETC数据 聚类算法 出行模式分析 差异化收费
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考虑时空关联的道路行程速度稀疏数据修复与解释性算法 被引量:1
14
作者 徐韬 任其亮 +1 位作者 张磊 程龙春 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第1期77-88,共12页
为研究拓扑路网中稀疏数据路段行程速度与其空间关联道路间的耦合影响,以路网中空间距离分布为基础,明确了道路空间关联指数(road spatial correlation index,RSCI)定义和计算方法,构建了一种面向道路行程速度稀疏数据修复和可解释性模... 为研究拓扑路网中稀疏数据路段行程速度与其空间关联道路间的耦合影响,以路网中空间距离分布为基础,明确了道路空间关联指数(road spatial correlation index,RSCI)定义和计算方法,构建了一种面向道路行程速度稀疏数据修复和可解释性模型。首先,在传统轮盘算法基础上提出了针对选择操作和算子的改进遗传算法(improved genetic algorithm,IGA),利用自适应机制优化个体选择概率,通过设置常数λ解决后续优秀个体选择概率偏低缺陷,提高模型收敛性能。其次,利用IGA和K折交叉验证(K-fold cross validation,K-Fold CV)实现极限梯度提升算法(extreme gradient boosting,XGBoost)中n_estimators、Learning_rate、Min_child_weight、Max_depth超参数寻优。然后,利用SHAP(shapey additive explanation,SHAP)方法对XGBoost模型各特征重要性开展全局解释和个体样本溯源分析。最后,以目标道路行程速度为输出、连接道路行程速度为特征输入进行实例验证。研究结果表明:IGA-XGBoost组合算法f_(MAE)、f_(RMSE)分别为1.95、2.66,R^(2)为0.941,较GA-XGBoost提高0.4%,模型运行时间为1.532 s,较GA-XGBoost运行时间减少7.6%,组合算法预测精度更高,迭代效率有明显提升;以SHAP值标定特征重要性下,连接道路特征重要性与其RSCI呈正相关,RSCI数值越大,连接道路对预测结果贡献越高;在连接道路数量不足时,以SHAP值排名前3的连接道路对目标道路数据填补时,模型f_(MAE)、f_(RMSE)、R^(2)分别为2.53、3.30、0.905,仍能取得较好的数据修复精度,证明了方法的适用性。研究结果可为城市道路行程车速数据修复填补提供新思路。 展开更多
关键词 智能交通 稀疏数据修复 改进遗传算法 XGBoost SHAP算法
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矿井多人员定位轨迹的预警分类方法研究 被引量:1
15
作者 蔡安江 徐海涛 +1 位作者 程东波 刘锋伟 《金属矿山》 北大核心 2025年第1期243-249,共7页
为解决矿井综采操作区域多人员定位轨迹的预警分类问题,提出了一种基于超宽带(Ultra Wide Band,UWB)的多人员定位轨迹数据的预警分类方法。该方法首先对采集的UWB定位轨迹数据进行预处理;然后利用UWB定位轨迹数据中的人员ID、坐标、时... 为解决矿井综采操作区域多人员定位轨迹的预警分类问题,提出了一种基于超宽带(Ultra Wide Band,UWB)的多人员定位轨迹数据的预警分类方法。该方法首先对采集的UWB定位轨迹数据进行预处理;然后利用UWB定位轨迹数据中的人员ID、坐标、时间、求救信号等特征参数作为UWB人员定位轨迹预警分类模型的输入指标,以人员的预警行为类别作为输出指标,对预警分类模型进行拟合训练,基于人员4级违规预警机制与专家建议设置预警阈值;最后采用随机森林算法对多人员UWB定位轨迹数据进行人员行为预警识别和分类。研究表明:该方法能够对区域人员作业超员、工作超时、作业求救、定位轨迹缺失和作业越界等行为进行有效预警并准确分类,能够消除隐患,提高矿山人员管理效率和生产作业的安全性。 展开更多
关键词 矿井定位 多人员 预警分类 UWB定位轨迹数据 随机森林算法
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基于边界信息的自适应过采样算法
16
作者 杜睿山 靳明洋 +1 位作者 孟令东 宋健辉 《郑州大学学报(理学版)》 CAS 北大核心 2025年第1期23-30,共8页
针对人工少数类过采样(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)算法存在样本合成区域狭小,容易将少数类泛化到多数类及引入噪声的问题,提出一种基于噪声过滤、边界点自适应采样的过采样算法。首先,该算法使用K近邻算法进行... 针对人工少数类过采样(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)算法存在样本合成区域狭小,容易将少数类泛化到多数类及引入噪声的问题,提出一种基于噪声过滤、边界点自适应采样的过采样算法。首先,该算法使用K近邻算法进行噪声过滤,接着确定边界点并在边界点中寻找合适的点作为根样本点,并以其K近邻点中与其同类且欧氏距离最远的点作为候选样本点。然后,根据根样本点所携带的边界信息确定该点所合成的样本数量,并根据根样本点和候选样本点生成一个N维球体作为样本的合成区间。最后,对合成样本进行判断以确定其是否满足条件。通过实验证明,该算法生成的样本质量要优于SMOTE及其常见变种算法。 展开更多
关键词 SMOTE KNN 过采样算法 数据不均衡 ISMOTE
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基于ABWO的并行DCNN优化算法 被引量:1
17
作者 毛伊敏 刘映兴 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第2期353-359,共7页
针对并行DCNN算法在大数据环境下存在特征差异性较小、模型性能不足、参数更新慢和集群并行效率低等问题,提出一种基于ABWO的并行DCNN优化算法PDCNN-ABWO。提出一种基于自适应密度峰值聚类的特征选择策略FS-ADPC划分原始特征,筛选差异... 针对并行DCNN算法在大数据环境下存在特征差异性较小、模型性能不足、参数更新慢和集群并行效率低等问题,提出一种基于ABWO的并行DCNN优化算法PDCNN-ABWO。提出一种基于自适应密度峰值聚类的特征选择策略FS-ADPC划分原始特征,筛选差异性较大的特征;设计一种ResNet-CBAMDW模型,提升模型性能;提出一种基于自适应黑寡妇优化算法的并行训练策略PT-ABWO优化初始参数,加快参数更新速度;提出一种基于大数据基准测试的动态负载均衡策略DLB-BDB,合理分配任务负载,提升集群并行效率。实验结果表明,该算法能够有效提升DCNN在大数据环境下的训练效率。 展开更多
关键词 大数据 并行深度卷积神经网络算法 密度峰值聚类 自适应黑寡妇优化算法 并行训练 基准测试 负载均衡
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基于复杂网络聚类算法的用户学习行为动态演化模型
18
作者 刘俊娟 闫培玲 +1 位作者 肖俊生 王林景 《吉林大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第5期1411-1417,共7页
为深入了解用户的学习习惯和发展趋势,根据用户需求和行为动态合理地调整教育资源,提出一个基于复杂网络聚类算法的用户学习行为动态演化模型.首先,设计复杂网络聚类模型,得到用户学习行为社区;其次,通过语义二值获得数据关联规则分布,... 为深入了解用户的学习习惯和发展趋势,根据用户需求和行为动态合理地调整教育资源,提出一个基于复杂网络聚类算法的用户学习行为动态演化模型.首先,设计复杂网络聚类模型,得到用户学习行为社区;其次,通过语义二值获得数据关联规则分布,利用多元回归方法挖掘关联规则,得到用户学习行为特征分布模型;最后,在门控递归单元网络中添加注意力机制,获得用户学习行为兴趣特征,并以此为输入量,得到动态演化模型.实验结果表明,该方法可有效区分学习社区中用户感兴趣和不感兴趣的行为数据;AUC值更接近于1,表明该方法的性能更好,实用性更强. 展开更多
关键词 复杂网络 社区挖掘 数据聚类算法 注意力机制 学习行为分析 动态演化
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基于多核数据合成的离线小数据驱动的进化算法
19
作者 李二超 刘昀 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第2期278-288,共11页
为了增强离线数据驱动的进化算法在小数据情景中的表现,削弱代理模型对数据集规模的依赖,提出基于多核数据合成的离线小数据驱动的进化算法(DDEA-MKDS).考虑到代理模型易因小数据陷入过拟合,通过经验公式与遍历法找出针对离线数据集的... 为了增强离线数据驱动的进化算法在小数据情景中的表现,削弱代理模型对数据集规模的依赖,提出基于多核数据合成的离线小数据驱动的进化算法(DDEA-MKDS).考虑到代理模型易因小数据陷入过拟合,通过经验公式与遍历法找出针对离线数据集的最优隐含层节点数,以简化模型结构.为了弥补数据量的不足,训练了3个不同核函数的径向基网络生成合成数据,通过轮盘赌法选择其中的部分数据与原数据集合并,使用新数据集训练代理模型.将DDEA-MKDS与其他5种流行的离线数据驱动的进化算法在6个单目标基准测试问题上进行对比,实验结果表明,所提算法在数据量极小的条件下能够取得良好的效果,寻优效率显著优于其他算法. 展开更多
关键词 离线数据驱动 进化算法 小数据 代理模型 隐含层节点 合成数据
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基于ASCABC的并行DCNN优化算法
20
作者 胡健 周奇航 毛伊敏 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第4期983-989,共7页
针对大数据环境下并行DCNN存在冗余计算过多、收敛速度慢、参数寻优能力差以及中间数据倾斜等问题提出一种基于Spark和ASCABC的DCNN-SASCABC算法。提出基于冯诺依曼熵的FMC-VNE策略来对特征图进行压缩,降低冗余计算;提出基于自适应人工... 针对大数据环境下并行DCNN存在冗余计算过多、收敛速度慢、参数寻优能力差以及中间数据倾斜等问题提出一种基于Spark和ASCABC的DCNN-SASCABC算法。提出基于冯诺依曼熵的FMC-VNE策略来对特征图进行压缩,降低冗余计算;提出基于自适应人工蜂群算法的MPT-ASCABC策略进行参数初始化,提高DCNN收敛速度与参数寻优能力;提出中间数据分配策略BA-ID重分配中间数据,解决Spark中间数据倾斜的问题。实验结果表明,所提算法提高了大数据环境下模型训练效率。 展开更多
关键词 SPARK 大数据 并行DCNN 冗余数据 自适应人工蜂群算法 参数初始化 数据倾斜
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